Россия вошла в топ-10 стран по адаптации криптовалют. Отчет Chainalysis

RBK-cryptoPublicado em 2025-09-03Última atualização em 2025-09-03

Россия вошла в рейтинг стран с наибольшим уровнем принятия криптовалют и технологии блокчейна

Компания Chainalysis представила ежегодный рейтинг стран с наибольшим уровнем распространения криптовалют. В топ-10 вошли Индия, США, Пакистан, Вьетнам, Бразилия, Нигерия, Индонезия, Украина, Филлипины. Россия заняла 10-е место, показав стабильно высокую активность в разных сегментах крипторынка. Всего в выборке Chainalysis 151 государство.

Индекс оценивает не абсолютные объемы транзакций, а вовлеченность пользователей с поправкой на численность населения и уровень доходов. В расчет берутся объемы операций через централизованные платформы, активность в DeFi и участие как розничных, так и институциональных инвесторов, а также интернет-трафик сайтов, относящихся к исследуемым сервисам и протоколам.

В России может насчитываться как минимум 19 млн криптопользователей, о чем заявил РБК основатель форума Blockchain Life Сергей Хитров на полях Восточного экономического форума (ВЭФ). При том, что число пользователей в мире, отметил Хитров, может достигать 610 млн.

На ВЭФ назвали число «криптанов» в России без учета «тапавших хомяка»

США поднялись на второе место по сравнению с рейтингом 2024 года, а Индия уже не первый год занимает позицию лидера — в стране активно используют как централизованные, так и децентрализованные криптосервисы.

По данным Chainalysis, глобальное принятие криптовалют усиливается за счет институционального интереса, появления регулируемых инструментов и роста активности в странах с ограниченным доступом к традиционным финансам.

Решения Chainalysis используют многие крупные криптобиржи и AML-сервисы. На основе ее данных часто проводится разметка и скоринг криптокошельков, что позволяет биржам и обменникам оценивать «чистоту» криптовалютных активов пользователей. Основной поток дохода Chainalysis поступает от госконтрактов, преимущественно в США.

Сравнительно предыдущего отчетного периода (из расчета с июня каждого года), в этом цикле наблюдался ускоренный рост объема транзакций практически во всех регионах, особенно в Азиатско-Тихоокеанском регионе и Латинской Америке. Chainalysis отметила, что в прошлом году рост в Азиатско-Тихоокеанском регионе составил всего 27%, но за последний период этот показатель более чем удвоился и достиг 69%.

Аналогичным образом, в Латинской Америке рост составил с 53 до 63% в годовом исчислении, что подтверждает статус региона как одного из самых быстрорастущих центров криптовалют.

Европа, страны Ближнего Востока и Северной Африки (MENA), страны Африки к югу от Сахары также показали стремительный рост принятия криптовалют, что по мнению экспертов свидетельствует о глобальном расширении. Темпы роста в Северной Америке также увеличились с 42 до 49%, являясь дополнительным сигналом, что прозрачность регулирования и приток институциональных инвестиций в 2025 году начинают отражаться на данных о транзакциях.

Помимо географического распределения, аналитики Chainalysis исследовали, какие криптовалюты пользователи чаще всего покупали за обычные деньги на крупных биржах. С большим отрывом лидирует биткоин, он стал основным активом, через который пользователи впервые заходили в рынок. На втором месте оказались токены базовых блокчейнов (без учета BTC и ETH), затем идут стейблкоины. Альткоины, включая DeFi-токены и мемкоины, пользовались заметно меньшим спросом.

Золото вдвое обошло биткоин по доходности. Почему криптовалюта отстает

Вступил в силу лимит на снятие наличных. Как это затронет криптообмен

Продажи ранних инвесторов биткоина достигли пика. Что еще влияет на рынок

Leituras Relacionadas

IPO Imminent, OpenAI Faces Major Personnel Upheaval

OpenAI, preparing for a potential IPO, is experiencing significant leadership turmoil. In mid-August 2026, longtime "GPU geek" Scott Gray quietly left, and within three days, Chief Operating Officer Brad Lightcap (8-year veteran) and Chief Revenue Officer Denise Dresser (8-month tenure) departed. This follows a broader exodus of at least 10 senior executives in 2026, including heads of product, safety, and ethics. Analysts view this as a strategic "surgery" to transform from a research lab into a sales-driven enterprise company before going public. Revenue now tilts toward enterprise clients, surpassing consumer income sooner than expected, with annualized revenue reaching $40 billion. The new CRO, Dali Rajic, is a veteran enterprise sales leader. Concurrently, OpenAI has disbanded independent safety teams like "Preparedness," which assessed catastrophic risks, integrating their functions into core research. Critics warn this removes dedicated "brakes" on AI development. The leadership vacuum raises questions about who is the clear second-in-command after former apps CEO Fidji Simo moved to an advisory role. Co-founder Greg Brockman appears to be consolidating power. As OpenAI races against rival Anthropic ($47B annualized revenue), it faces the dual challenge of commercial execution while managing the departure of foundational technical talent and ensuring responsible AI development remains a priority.

marsbitHá 1h

IPO Imminent, OpenAI Faces Major Personnel Upheaval

marsbitHá 1h

AI Can 'Have Moods Too'! New Research from USTC: Confusion and Anxiety Make AI Work Better

The article discusses research from the University of Science and Technology of China and Oxford, revealing that allowing AI to recognize and act upon simulated "internal emotions" can significantly improve its performance. The study demonstrates a coherent pairing between specific emotional states in AI agents and their subsequent skill choices. For instance, an agent feeling curious and desirous will search for products, while one feeling confused and tense will rephrase queries. This mirrors human decision-making influenced by emotions. Statistical validation showed a 76.5% semantic consistency in these pairings. Crucially, the research challenges the traditional view of AI errors as flaws to be eliminated. It found that "bad" emotions like confusion, tension, or frustration serve as useful metacognitive signals, indicating a mismatch between the current strategy and the environment. By responding to these signals, AI can proactively adjust before a failure occurs. This is particularly effective in complex tasks prone to failure. For example, in tasks like "heating an item" and "picking up two items," success rates surged from 9.6% to 56.9% and 4.4% to 31.3%, respectively, when using the emotion-driven skill selection method (EMOTION2SKILL). The AI's "nervous" state about a closed microwave, for instance, prompted it to check and open it first, preventing failure. The article also mentions related work from Tianjin University, which embeds emotional prediction into world models (Large Emotional World Model, LEWM), significantly improving prediction accuracy in human-centric environments. Removing emotional data was found to degrade performance even in unrelated logical reasoning tasks. These studies build on earlier findings, like those from Anthropic, that identifiable emotional representations exist within large language models (LLMs). The focus is shifting from philosophical debate about AI emotion to practically harnessing these internal states as functional signals to enhance AI robustness and capability.

marsbitHá 2h

AI Can 'Have Moods Too'! New Research from USTC: Confusion and Anxiety Make AI Work Better

marsbitHá 2h

Trading

Spot
活动图片